안녕하세요! 오늘은 VSCode와 Cursor에서 주피터 노트북을 사용하는 분들이 좋아할 도구를 소개하고자 합니다. DataFrame 탐색 도구인 Data Wrangler인데요! 데이터를 더 직관적으로 탐색할 수 있는 기능을 제공하며, 특히 Kaggle의 Data Explorer처럼 DataFrame을 깔끔하게 시각화하고 조작할 수 있습니다. Python에서 데이터를 다루는 과정에서 더 빠르고 효율적인 탐색이 가능해지니, 주피터 노트북을 사용하면서 DataFrame을 편하게 확인하고 싶었던 분들은 꼭 한번 사용해보면 좋을 것 같습니다.
Data Wrangler란?
Data Wrangler는 VSCode와 Cursor에서 Pandas DataFrame을 시각적으로 탐색하고 조작할 수 있는 확장 프로그램입니다. 이 도구는 데이터를 셀 기반으로 정렬하거나 필터링하는 등의 작업을 인터페이스를 통해 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다.
주요 기능
- Pandas DataFrame 탐색: 코드 실행 없이도 DataFrame을 표 형태로 확인 가능
- 데이터 정렬 및 필터링: 특정 열을 기준으로 데이터를 정렬하거나, 조건에 따라 필터링 가능
- 시각적 데이터 탐색: Kaggle Data Explorer처럼 열과 행의 데이터를 깔끔하게 확인 가능
- VSCode 및 Cursor 지원: 두 에디터 모두에서 사용 가능
사용 방법
1. Open 'name' in Data Wrangler
주피터 노트북 셀에 입력된 DataFrame의 이름을 입력하면 셀 마지막에 [Open 'name' in Data Wrangler] 문구가 나옵니다. 해당 문구를 클릭해주세요.
2. DataFrame 확인하기
버튼을 클릭하면 데이터를 확인할 수 있는 창이 열리며, Kaggle의 Data Expolere와 유사한 형태로 데이터를 확인할 수 있습니다.
Data Wrangler는 데이터를 쉽고 빠르게 확인할 수 있는 멋진 도구입니다. 저는 현재 데이터를 눈으로 확인하는 용도로만 사용하고 있는데 해당 창에서 필터, 정렬, 전처리 등의 작업을 할 수 있으니 여기부터는 입맛에 맞게 사용해보시면 좋을 것 같습니다. (나중에 사용하면서 제가 추가적인 기능들을 사용하게 된다면 한번 더 포스팅해보겠습니다.)
VSCode와 Cursor 모두에서 사용 가능하니, 주피터 노트북으로 데이터 분석을 하시는 분들이 라면 꼭 활용해 보세요! 오늘도 읽어주셔서 감사합니다!
